1.3.2 Файлы pcx

PCX стал первым стандартным форматом графических файлов для хранения файлов растровой графики в компьютерах IBM PC. На этот формат, применявшийся в программе Paintbrush фирмы ZSoft, в начале 80-х гг. фирмой Microsoft была приобретена лицензия, и затем он распространялся вместе с изделиями Microsoft. В дальнейшем формат был преобразован в Windows Paintbrush и начал распространяться с Windows. Хотя область применения этого популярного формата сокращается, файлы формата PCX, которые легко узнать по расширению PCX, все еще широко распространены сегодня.

Файлы PCX разделены на следующие три части: заголовок PCX, данные растрового массива и факультативная таблица цветов. 128-байт заголовок PCX содержит несколько полей, в том числе поля размера изображения и числа бит для кодирования информации о цвете каждого пиксела. Информация растрового массива сжимается с использованием простого метода сжатия RLE; факультативная таблица цветов в конце файла содержит 256 значений цветов RGB, определяющих цвета изображения. Формат PCX первоначально был разработан для адаптеров CGA- и EGA-дисплеев и в дальнейшем был модифицирован для использования в адаптерах VGA и адаптерах истинных цветов. Кодирование цвета каждого пиксела в современных изображениях PCX может производиться с глубиной 1, 4, 8 или 24 бит.

1.3.3 Файлы jpeg

Формат файла JPEG (Joint Photographic Experts Group - Объединенная экспертная группа по фотографии, произносится "джейпег) был разработан компанией C-Cube Microsystems как эффективный метод хранения изображений с большой глубиной цвета, например, получаемых при сканировании фотографий с многочисленными едва уловимыми (а иногда и неуловимыми) оттенками цвета. Самое большое отличие формата JPEG от других рассмотренных здесь форматов состоит в том, что в JPEG используется алгоритм сжатия с потерями (а не алгоритм без потерь) информации. Алгоритм сжатия без потерь так сохраняет информацию об изображении, что распакованное изображение в точности соответствует оригиналу. При сжатии с потерями приносится в жертву часть информации об изображении, чтобы достичь большего коэффициента сжатия. Распакованное изображение JPEG редко соответствует оригиналу абсолютно точно, но очень часто эти различия столь незначительны, что их едва можно (если вообще можно) обнаружить.

Процесс сжатия изображения JPEG достаточно сложен и часто для достижения приемлемой производительности требует специальной аппаратуры. Вначале изображение разбивается на квадратные блоки со стороной размером 8 пиксел. Затем производится сжатие каждого блока отдельно за три шага. На первом шаге с помощью формулы дискретного косинусоидального преобразования фуры (DCT) производится преобразование блока 8х8 с информацией о пикселах в матрицу 8x8 амплитудных значений, отражающих различные частоты (скорости изменения цвета) в изображении. На втором шаге значения матрицы амплитуд делятся на значения матрицы квантования, которая смещена так, чтобы отфильтровать амплитуды, незначительно влияющие на общий вид изображения. На третьем и последнем шаге квантованная матрица амплитуд сжимается с использованием алгоритма сжатия без потерь.

Поскольку в квантованной матрице отсутствует значительная доля высокочастотной информации, имеющейся в исходной матрице, первая часто сжимается до половины своего первоначального размера или даже еще больше. Реальные фотографические изображения часто совсем невозможно сжать с помощью методов сжатия без потерь, поэтому 50%-ное сжатие следует признать достаточно хорошим. С другой стороны, применяя методы сжатия без потерь, можно сжимать некоторые изображения на 90%. Такие изображения плохо подходят для сжатия методом JPEG.

При сжатии методом JPEG потери информации происходят на втором шаге процесса. Чем больше значения в матрице квантования, тем больше отбрасывается информации из изображения и тем более плотно сжимается изображение. Компромисс состоит в том, что более высокие значения квантования приводят к худшему качеству изображения. При формировании изображения JPEG пользователь устанавливает показатель качества, величине которого "управляет" значениями матрицы квантования. Оптимальные показатели качества, обеспечивающие лучший баланс между коэффициентом сжатия и качеством изображения, различны для разных изображений и обычно могут быть найдены только методом проб и ошибок.